一种基于NR-ACA算法的级联H桥逆变器SHEPWM方法技术

本发明专利技术公开了一种基于NR

【技术实现步骤摘要】
一种基于NR
‑
ACA算法的级联H桥逆变器SHEPWM方法


[0001]本专利技术属于电力电子
，具体为一种基于NR
‑
ACA算法的级联H桥逆变器SHEPWM方法。

技术介绍

[0002]级联H桥多电平逆变器因其各单元结构相同,易于模块化和扩展,具有电压冗余等特点，而得到了广泛应用。为了获得较好的输出波形质量，降低谐波含量，SHEPWM技术顺势而生。特定谐波消除脉宽调制技术也称选择性谐波消除(SHEPWM)，通过计算最优的开关角度，在保证期望基波电压输出的同时有效消除选定的低次谐波。
[0003]传统级联型多电平逆变器的SHEPWM技术只适用于各单元直流侧电源完全相等的情况,但在实际应用中电源电压可能会产生一定的偏差,这使得SHEPWM消谐效果变差。虽然传统的牛顿迭代法求解精度高，但是如果初值选取不合适，就会导致求解速度降低，甚至不收敛。近年来，虽然国内外学者提出智能算法来求解所建立的非线性方程组，但是智能算法中普遍存在由于搜索随机性导致精度不高的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供了一种基于NR
‑
ACA算法的级联H桥逆变器SHEPWM方法。
[0005]实现本专利技术目的的技术方案为：一种基于NR
‑
ACA算法的级联H桥逆变器SHEPWM方法，具体步骤为：
[0006]1)将级联输出电压表达式用傅立叶级数展开，得到谐波幅值的表达式；根据要消除的谐波，使相应的谐波幅值表达式为0，建立非线性方程组；
[0007]2)利用蚁群算法将非线性方程组转化为单目标的优化问题获得开关角，；
[0008]3)将蚁群算法求出的开关角作为牛顿迭代法的开关角初值，计算出高精度的开关角；
[0009]4)用计算出的开关角生成级联H桥的驱动脉冲。
[0010]优选地，建立非线性方程组的步骤包括：
[0011](1)使级联H桥逆变器输出电压波形的正负两半周期镜像对称，关于点(π,0)对称；
[0012](2)使波形在正半周期内前后1/4周期以π/2为轴线对称；
[0013](3)将变换后的波形用傅立叶级数表示；
[0014](4)将步骤(3)得到的级联输出电压表达式展开，得到级联输出电压V
(wt)
；
[0015](5)根据级联输出电压V
(wt)
，得到第n次谐波的幅值大小V
n
；
[0016](6)根据要控制的基波幅值和消除的谐波次数，建立要求解的非线性方程组。
[0017]优选地，第n次谐波的幅值大小V
n
为：
[0018][0019]式中，θ1,θ2,..θ
N
是开关角，E是直流母线电压，N是级联H桥的数目。
[0020]优选地，要求解的非线性方程组为：
[0021][0022]其中，谐波次数n＝1,3,5...，m表示调制比，E是直流母线电压，V
h1
是基波幅值，N是级联H桥的数目，θ1,θ2,..θ
N
是开关角。
[0023]优选地，将非线性方程组转化为单目标的优化问题是将求解非线性方程组转化为求适应度的最小值，具体为：
[0024]将要求解的非线性方程组进行移式，构造如下函数y1,y2...y
n
：
[0025][0026]将上式等效为单目标的优化问题:
[0027][0028]其中，
[0029]其中y是适应度,θ1,θ2,..θ
N
是开关角，如果采用该算法求出的开关角精确，则函数y1,y2..,y
n
都逼近0,适应度y的最小值是
‑
1，且如果结果越逼近
‑
1，则结果越精确，消除谐波效果越好。
[0030]优选地，用蚁群算法求出牛顿迭代法的开关角初值的步骤包括：
[0031](1)初始化参数:蚂蚁数量m，最大迭代次数N
cmax
，蚂蚁搜索步长,信息素强度Q,信息素蒸发系数γ；
[0032](2)选择节点，更新局部信息素；
[0033](3)解码求出构造的目标函数值y；
[0034](4)判断是否达到最大迭代次数，如果没有达到最大迭代次数，则返回步骤(2)；
[0035]如果达到最大迭代次数，则求出的开关角作为牛顿迭代法的开关角初值。
[0036]优选地，选择节点的具体公式为：
[0037][0038][0039]式中，第k只蚂蚁从节点i访问节点j的概率是P
ijK
，信息启发因子α表示分泌信息素的速度，启发函数因子β表征启发式因子重要程度的参数；第t次循环时，由节点i到节点j的路径上的信息素浓度是τ
ij
(t),allow
k
为根据禁忌表得知可选择的下一节点，即表示尚未访问过的节点的集合。启发函数η
ij
(t)表示蚂蚁从节点i到节点j的能见度。d
ij
是两个节点i,j间的路径距离。随着蚂蚁移动禁忌表不断更新，直至经过每一节点完成一次迭代计算最优值。一次迭代就是指每只蚂蚁都走完所有的节点。
[0040]优选地，局部信息素的更新公式为：
[0041][0042]τ
ij
(t+1)表示第t+1次循环后，从节点i到节点j上的信息素含量。γ表示信息素蒸发系数。Δτ
ij
为节点i和节点j之间的所新增的信息素浓度。Δτ
ijk
表示第k只蚂蚁在节点i到节点j路径上留下的信息素，计算公式如下:
[0043][0044]Q为信息素强度且是常数，L
k
表示蚂蚁经过所有节点总长度。
[0045]优选地，用蚁群算法求出的开关角作为牛顿迭代法的开关角初值，计算出高精度的开关角的具体方法为：
[0046]将非线性方程组移项，左式和右式作差，得到：
[0047][0048]记作：
[0049]F(θ)＝0
[0050]式中
[0051][0052](1)将利用蚁群算法获得的开关角作为开关角初值θ0：
[0053][0054](2)把开关角初值θ0代入F(θ)，记作F0[0055]F(θ0)＝F0[0056](3)把F(θ)线性化处理得到
[0057]F(θ)≈F0+F
′
(θ0)dθ＝0
[0058]式中
[0059][0060](4)求解线性方程组，求得开关角的误差dθ：
[0061]dθ＝
‑
(F
′
(θ0))
‑1*F0[0062](6)用θ1＝θ0+dθ代替θ做初值，重复上面(2)～(4)，直到得到的值满足所要求的精度为止。
[0063]优选地，满足精度要求时，开关角的误差dθ满足本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于NR
‑
ACA算法的级联H桥逆变器SHEPWM方法，其特征在于，具体步骤为：1)将级联输出电压表达式用傅立叶级数展开，得到谐波幅值的表达式；根据要消除的谐波，使相应的谐波幅值表达式为0，建立非线性方程组；2)利用蚁群算法将非线性方程组转化为单目标的优化问题获得开关角，；3)将蚁群算法求出的开关角作为牛顿迭代法的开关角初值，计算出高精度的开关角；4)用计算出的开关角生成级联H桥的驱动脉冲。2.根据权利要求1所述的基于NR
‑
ACA算法的级联H桥逆变器SHEPWM方法，其特征在于，建立非线性方程组的步骤包括：(1)使级联H桥逆变器输出电压波形的正负两半周期镜像对称，关于点(π,0)对称；(2)使波形在正半周期内前后1/4周期以π/2为轴线对称；(3)将变换后的波形用傅立叶级数表示；(4)将步骤(3)得到的级联输出电压表达式展开，得到级联输出电压V
(wt)
；(5)根据级联输出电压V
(wt)
，得到第n次谐波的幅值大小V
n
；(6)根据要控制的基波幅值和消除的谐波次数，建立要求解的非线性方程组。3.根据权利要求2所述的基于NR
‑
ACA算法的级联H桥逆变器SHEPWM方法，其特征在于，第n次谐波的幅值大小V
n
为：式中，θ1,θ2,..θ
N
是开关角，E是直流母线电压，N是级联H桥的数目。4.根据权利要求2所述的基于NR
‑
ACA算法的级联H桥逆变器SHEPWM方法，其特征在于，要求解的非线性方程组为：其中，谐波次数n＝1,3,5...，m表示调制比，E是直流母线电压，V
h1
是基波幅值，N是级联H桥的数目，θ1,θ2,..θ
N
是开关角。5.根据权利要求1所述的基于NR
‑
ACA算法的级联H桥逆变器SHEPWM方法，其特征在于，将非线性方程组转化为单目标的优化问题是将求解非线性方程组转化为求适应度的最小值，具体为：将要求解的非线性方程组进行移式，构造如下函数y1,y2...y
n
：
将上式等效为单目标的优化问题:其中，其中y是适应度,θ1,θ2,..θ
N
是开关角，如果采用该算法求出的开关角精确，则函数y1,y2..,y
n
都逼近0,适应度y的最小值是
‑
1，且如果结果越逼近
‑
1，则结果越精确，消除谐波效果越好。6.根据权利要求5所述的基于NR
‑
ACA算法的级联H桥逆变器SHEPWM方法，其特征在于，用蚁群算法求出开牛顿迭代法的开关角初值的步骤包括：(1)初始化参数:蚂蚁数量m，最大迭代次数N
cmax

【专利技术属性】
技术研发人员：汪诚，李星星，李磊，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：